Abstract
Multi-user MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) systems require collaborative PF schedulers to improve the performance of the log sum of average transmission rates. While the performance of single cell based conventional PF schedulers has been evaluated over various channel conditions, scheduling algorithms by multiple base stations which select multiple users over a given time frame and their performance require further investigations. In this paper, we apply a collaborative PF scheduler to the distributed multi-user MIMO system, which assigns radio resources to multiple users by exchanging user channel information from base stations located in three adjacent sectors. We further evaluate its performance in terms of the log sum of average transmission rates. The performance is compared to that of the full-search collaborative PF scheduler which searches over all possible combinations of user groups, and that of a parallel PF scheduler that determines users without channel information exchange among base stations. We show the log sum of average transmission rates of the collaborative PF scheduler outperforms that of the parallel PF scheduler in low percentile region. In addition, the collaborative PF scheduler exhibits a negligible performance degradation when compared to the full-search collaborative PF scheduler while a significant reduction of the computational complexity is achievable at the same time.
다중 사용자 MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서 협력적 전송을 기반으로 한 협력적 PF (Proportional Fair) 스케쥴러를 사용하는 경우 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능의 개선이 가능하다. 단일 셀 기반의 기존 PF 알고리듬은 여러 채널 환경에 대하여 그 성능이 평가되어 왔으나 여러 개의 기지국들이 스케쥴링에 참여하여 한 프레임 동안 다수의 사용자를 스케쥴링하는 알고리듬의 제시 및 성능 평가는 많은 연구가 필요한 상태이다. 본 논문에서는 서로 다른 셀에 속하는 인접한 세 섹터에 위치한 기지국들이 사용자들의 채널 정보를 교환하여 다중 사용자에게 자원을 할당하는 협력적 PF 스케쥴러를 분산 다중 사용자 MIMO 시스템에 적용하고 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능을 평가한다. 또한 그 성능을 기지국 간의 채널 정보 교환 없이 자원을 할당할 사용자를 각자 선택하는 병렬적 PF 스케쥴러와 자원 할당 시 선택할 수 있는 동시 사용자 그룹의 모든 조합을 검색하는 full-search 협력적 PF 스케쥴러의 평균 전송률의 로그 합 성능과 비교 분석한다. 본 연구에 적용된 협력적 PF 스케쥴러는 하위 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능 측면에서 병렬적 PF 스케쥴러보다 우수한 성능을 보인다. 또한 모든 조합을 검색함으로서 가장 큰 평균 전송률의 로그 합 성능을 나타내는 full-search 협력적 PF 스케쥴러의 성능의 대부분을 달성하면서도 연산 복잡도를 크게 감소시킨다.
